一种基于卷积神经网络的快速车道检测算法.pdf

基于卷积神经网络的快速车道检测算法 在计算机视觉和机器学习领域，车道检测是一个非常重要的研究方向。传统的车道检测方法主要基于图像处理技术，通过形态学方法提取车道线图像和路面图像的特征差异对车道线边缘进行检测。然而，这类方法存在计算复杂度较低、实时性较好、易于实现，但对道路中车道线图像的清晰度要求较高，算法环境适应性较差，判决阈值选取不当容易造成识别差错。 近年来，随着深度学习的兴起，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）凭借可以学习提取图像特征、权值共享的特点，具有较高的运行效率，已经广泛应用于图像处理领域。CNN方法可以自动学习并提取特征，而不需要人工设计和选取特征，具有很高的泛化能力和鲁棒性。 本文提出的基于卷积神经网络的快速车道检测算法，旨在解决传统方法中的局限。该算法采用非对称卷积核（Asymmetric Kernel）结构，进一步减少了CNN网络的计算量，使车道检测的速度得以进一步提高。该算法可以自动学习并提取车道线图像的特征，对车道线边缘进行检测和识别，并且具有很高的运行效率和泛化能力。 本文的创新之处在于，采用非对称卷积核结构，减少了CNN网络的计算量，使车道检测的速度得以提高。同时，该算法也可以应用于其他图像处理领域，如图像分割和识别等。 本文的技术路线主要包括以下几个方面： 1. 车道检测技术的研究背景和现状分析 2. 基于卷积神经网络的车道检测算法的设计和实现 3. 非对称卷积核结构的设计和实现 4. 算法的实验和测试 本文的理论基础主要包括以下几个方面： 1. 机器学习和深度学习的基本概念和原理 2. 卷积神经网络的基本结构和原理 3. 图像处理和图像识别的基本概念和原理 本文的研究结果表明，基于卷积神经网络的快速车道检测算法可以有效地检测和识别车道线图像，具有很高的运行效率和泛化能力。该算法可以广泛应用于自动驾驶、辅助驾驶、交通监控等领域，具有很高的应用价值和推广前景。 本文提出的基于卷积神经网络的快速车道检测算法可以有效地解决传统方法中的局限，具有很高的研究价值和应用前景。